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第二百八十九章 分享经验(第1页)

桃醉为什么挤眼睛,无非就是他不相信这两家没这么干过,只不过他们没有强力的深度学习算法,只能粗浅的配合人工,去‘学习’人家的设计理念而已。

大家都是后来者,桃醉做的只不过比他们做的绝了那么一点点而已。

当然了,这是桃醉想让他们相信的,也是在他们理解范围之内的。

好家伙!

这两位业界前辈直说好家伙!

“人力终有穷时,这也是我为什么一直鼓励我们的科研人员细化自己的研究领域,因为只有做开创性的事情,未来才不会被现在算法越来越成熟的人工智能淘汰掉。

非开创性的,靠着不断的试验室试错能解决的工作,类似于现在大多数人理解的芯片设计、以及大多数的芯片设计人员,未来不久就会被不断的淘汰掉。

能够留下的,是深入某一个细节研究,能够取得开创性成果、去丰富人工智能数据库、工具库的人。

人工智能并不神奇,也不神秘,它无非就是学习算法和对比算法、限定范围的穷举算法这些算法模块的集成而已。

在我看来,现在人工智能也不需要多智能,而是得足够专一。

就好比小梦,她的主要数据库有三个,影音识别、机械设备协调控制、芯片设计,这三个算法和库都是独立存在的。

因为只有这样,才能让三个她在这些领域走得更远,能力更强。”

说着陶醉指了指自己的平板和手机:“就好比太阳花产品里的智能小助手,启动软件、语音转换、系统控制,什么都想干,但是什么也都没彻底干好。

小梦看起来很强,是因为她只在我们集团的服务器中,用最多的算力全力运转,才能保证她不管是对话还是动作都更加自然得体。

这是一个协调智能内核和两个专业智能内核共同发力的结果,而不是一个智能内核单打独斗做到的。

只有让人工智能软件在单一领域深耕,去设计最适合这个领域的核心,才能最大化发挥现阶段人工智能软件的优势。

而不是像现在人工智能领域的团队那样,不断的优化一个所谓的智能内核,然后尝试进入不同的领域。

人工智能说白了就是分析数据,每个领域数据的特征不同,怎么能用一个内核尝试去解析他们呢?

不应该是依托数据特征,设计更专业化的内核么?

那就是手里有一款发动机,却想让货车和轿车用都用上,然后意图靠优化出不同的变速箱的去驱动这两种车。

这种方式不是不行,而是达不到最好的效果。

当然,发动机足够强的话是没问题的,现在大部分人工智能团队也是这么做的,不过那不是我选择的路。

总结起来,我对现阶段硬件水平下人工智能的应用理念是——精诚所至,金石为开。”

这种观点是不少相关团队探索的方向,所以这节课听得挺过瘾,但是这种技术方向的改进,对这两位大佬背后的企业来讲,那一定是得通过严格的评估的。

而且就算他们向着这个方向发展,也不会放弃自己探索的道路。

不过不管是郑老爷子还是王宇,对桃醉愿意跟他们分享这种技术还是非常敬佩的。

尤其是王宇,云技术是未来,这是他们红豆早都已经确定下来的探索方向。

但现在云技术还有着太多的弊端,如果桃醉的系统和芯片能够解决这些弊端,那么无疑会在云计算领域领跑。

而现在的企业跟以前可不一样了,尤其是互联网相关企业,领跑不仅代表着占据更大的市场份额,甚至可能会堵死后来者的路。

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